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POST
/
v1
/
embeddings
एम्बेडिंग्स जेनरेट करें
curl --request POST \
  --url https://api.dedaluslabs.ai/v1/embeddings \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "input": "<string>",
  "model": "<string>",
  "encoding_format": "float",
  "dimensions": 2,
  "user": "<string>"
}
'
{
  "data": [
    {
      "embedding": [
        123
      ],
      "index": 123,
      "object": "embedding"
    }
  ],
  "model": "<string>",
  "usage": {},
  "object": "list"
}

प्राधिकरण

​
Authorization
string
header
आवश्यक

Bearer टोकन के माध्यम से API कुंजी का प्रमाणीकरण

बॉडी

application/json

फ़ील्ड्स:

  • input (आवश्यक): str | Annotated[list[str], MinLen(1), MaxLen(2048)] | Annotated[list[int], MinLen(1), MaxLen(2048)] | Annotated[list[Annotated[list[int], MinLen(1)]], MinLen(1), MaxLen(2048)]
  • model (आवश्यक): str | Literal['openai/text-embedding-ada-002', 'openai/text-embedding-3-small', 'openai/text-embedding-3-large', 'google/text-embedding-004']
  • encoding_format (वैकल्पिक): Literal['float', 'base64']
  • dimensions (वैकल्पिक): int
  • user (वैकल्पिक): str
​
input
आवश्यक

एम्बेड करने के लिए इनपुट टेक्स्ट, जिसे एक string या tokens की array के रूप में दिया जाता है। एक ही अनुरोध में कई इनपुट एम्बेड करने के लिए, strings की array या token arrays की array पास करें। इनपुट, model के लिए निर्धारित अधिकतम इनपुट tokens (सभी embedding models के लिए 8192 tokens) से अधिक नहीं होना चाहिए, खाली string नहीं होनी चाहिए, और किसी भी array के dimensions 2048 से अधिक नहीं होने चाहिए। tokens गिनने के लिए Python कोड उदाहरण देखें। प्रति‑इनपुट token सीमा के अलावा, सभी embedding models एक अतिरिक्त अधिकतम सीमा भी लागू करते हैं: एक ही अनुरोध में सभी इनपुट्स का कुल मिलाकर 300,000 tokens से अधिक नहीं होना चाहिए।

​
model
आवश्यक

उपयोग किए जाने वाले model का id। उपलब्ध एंबेडिंग मॉडलों के लिए हमारे Model Providers देखें।

​
encoding_format
enum<string>
डिफ़ॉल्ट:float

एंबेडिंग्स किस फ़ॉर्मेट में लौटाई जाएँगी। यह या तो float या base64 हो सकता है।

उपलब्ध विकल्प:
float,
base64
​
dimensions
integer

परिणामी आउटपुट एंबेडिंग्स में कितने आयाम होने चाहिए। यह केवल text-embedding-3 और उसके बाद के मॉडलों में समर्थित है।

आवश्यक सीमा: x >= 1
​
user
string

आपके end‑user के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता, जो OpenAI को दुरुपयोग की निगरानी और उसका पता लगाने में मदद करता है। और जानें.

प्रतिक्रिया

सफल प्रतिक्रिया

embeddings endpoint से प्राप्त होने वाला response।

​
data
Embedding · object[]
आवश्यक

embedding ऑब्जेक्ट्स की सूची।

​
model
string
आवश्यक

embeddings को जनरेट करने के लिए प्रयुक्त model।

​
usage
Usage · object
आवश्यक

उपयोग से संबंधित आँकड़े (prompt_tokens, total_tokens)।

​
object
string
डिफ़ॉल्ट:list

ऑब्जेक्ट का प्रकार; हमेशा 'list'।

Allowed value: "list"